21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者孫燕 鄧浩 無錫報(bào)道
2023年以來，文心一言、通義千問、智譜、豆包、KIMI等上百家國產(chǎn)大模型爭(zhēng)相涌現(xiàn)，參數(shù)規(guī)模從幾億乃至上萬億，廣泛應(yīng)用于云計(jì)算、數(shù)據(jù)中心、邊緣計(jì)算、消費(fèi)電子、智能制造、智能駕駛、智能金融及智能教育等領(lǐng)域，用于AI訓(xùn)練和推理的智能算力缺口與日俱增。
業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，AI已成為確定性賽道，這場(chǎng)“馬拉松”已經(jīng)起跑，最終贏家尚未明朗。但可以確定的是，在算力上的投入是參與競(jìng)爭(zhēng)的必要條件，而非充分必要條件。
這意味著，盡管算力是AI發(fā)展的基礎(chǔ)支撐，但僅靠算力并不足以決定勝負(fù)，還需要在芯片、算法、數(shù)據(jù)、生態(tài)、應(yīng)用落地等多方面形成綜合優(yōu)勢(shì)。
面對(duì)人工智能時(shí)代的巨大機(jī)遇，無錫拋出解題思路——芯算聯(lián)動(dòng)。
在9月4日開幕的2025集成電路（無錫）創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)上，無錫市委書記杜小剛提出要共建芯算聯(lián)動(dòng)的應(yīng)用場(chǎng)景。“建議各位嘉賓與我們一道，搶抓國家實(shí)施‘人工智能+行動(dòng)’的戰(zhàn)略機(jī)遇，瞄準(zhǔn)農(nóng)業(yè)、工業(yè)、消費(fèi)、惠老、助殘和城市治理等各類場(chǎng)景，布局新一代智能終端智能體等‘錫產(chǎn)錫用’的芯算聯(lián)動(dòng)項(xiàng)目，共享智能時(shí)代的紅利。”
算力擴(kuò)張，芯片先行
AI從模型走向應(yīng)用，帶來了巨大的算力需求。
“算力的成長速度超出所有人想象。”摩爾線程智能科技（北京）股份有限公司（以下簡稱“摩爾線程”）創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官張建中在2025集成電路（無錫）創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)上指出，海外每天AI agent產(chǎn)生的token處理需求，需要相當(dāng)于260萬億TeraFLOPS的算力支持。
以英偉達(dá)H100 GPU為例，其單卡算力約為2000 TeraFLOPS，理論上每天需要約130萬張卡；若考慮實(shí)際部署中的負(fù)載冗余與峰值需求，實(shí)際部署量可能達(dá)到700萬張。
按每片12寸晶圓產(chǎn)出30片GPU計(jì)算，每天需要20-30萬片晶圓。而未來5年，隨著生成式AI和agent AI的爆發(fā)式增長，GPU需求預(yù)計(jì)將增長100倍。相比之下，當(dāng)前中國所有晶圓廠的總產(chǎn)能尚不足這一需求的1/10，凸顯出全球AI算力與制造能力之間的巨大鴻溝。
“從國內(nèi)發(fā)展來看，還缺少真正有用的算力。”張建中直言，地方需要有統(tǒng)一調(diào)度、高效互聯(lián)和穩(wěn)定運(yùn)行的大規(guī)模集群能力，以支撐大模型訓(xùn)練、推理等高負(fù)載任務(wù)。
近年來，各地都在加快算力中心建設(shè)。在2025集成電路（無錫）創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)上，無錫也發(fā)布了無錫城市智算云中心節(jié)點(diǎn)。
算力分為智算、通用算力和超算三類。其中，智算主要面向AI，利用強(qiáng)大算力驅(qū)動(dòng)AI模型進(jìn)行深度學(xué)習(xí)、訓(xùn)練和推理。
無錫城市智算云是全國八個(gè)智算云服務(wù)試點(diǎn)之一。中心節(jié)點(diǎn)依托多元異構(gòu)算力框架，一期部署高性能智算卡超11000張，智算算力突破12000P，結(jié)合科大訊飛建設(shè)的1500P等其他節(jié)點(diǎn)算力，年內(nèi)無錫市算力總規(guī)模可達(dá)15000P，為AI賦能千行百業(yè)提供高密度算力支撐。
作為“芯算聯(lián)動(dòng)”的物理底座，該中心節(jié)點(diǎn)圍繞“錫產(chǎn)錫用”，為摩爾線程、申威、太初等智算芯片提供驗(yàn)證環(huán)境，也吸引了銀河通用、無問芯穹、羚數(shù)智能等一批重點(diǎn)AI企業(yè)相繼落地。
先進(jìn)制程、先進(jìn)封裝支撐
隨著大模型橫空出世帶來的高算力周期，對(duì)高性能、低功耗芯片的需求與日俱增。
“正因?yàn)橛蠥I應(yīng)用的出現(xiàn)，哪怕在摩爾定律放緩的情況下，對(duì)先進(jìn)制程的需求依然更加強(qiáng)勁。”華虹半導(dǎo)體有限公司執(zhí)行董事、總裁白鵬在2025集成電路（無錫）創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)演講時(shí)指出。
依據(jù)摩爾定律，制程每迭代一次，都會(huì)有功耗的降低、性能的增加以及成本的降低。白鵬指出，如今摩爾定律已經(jīng)基本沒有降本效應(yīng)了，但功耗降低、性能增加仍在持續(xù)。對(duì)價(jià)格比較敏感的芯片不會(huì)去用最先進(jìn)的制程，但AI芯片、高算力芯片依然蜂擁向先進(jìn)制程。
如在無錫，摩爾線程將新一代自主可控AI SoC 芯片研發(fā)項(xiàng)目落在當(dāng)?shù)亍Ｒ罁?jù)招股書，該項(xiàng)目擬從市場(chǎng)和客戶對(duì)AI SoC芯片在計(jì)算性能（特別是在大模型推理性能）、功耗和級(jí)聯(lián)擴(kuò)展性等方面的要求出發(fā)，對(duì)該公司現(xiàn)有自主可控AI SoC芯片的架構(gòu)、總線設(shè)計(jì)、內(nèi)存管理系統(tǒng)和軟件驅(qū)動(dòng)程序等技術(shù)開展升級(jí)迭代，并引入先進(jìn)國產(chǎn)工藝、先進(jìn)封裝、先進(jìn)存儲(chǔ)以及高速片間互聯(lián)等先進(jìn)技術(shù)，研制新一代自主可控AI SoC芯片。
聚焦產(chǎn)業(yè)鏈上關(guān)鍵環(huán)節(jié)，無錫先進(jìn)制程半導(dǎo)體納米級(jí)光刻膠中試線也在本屆大會(huì)上揭牌。該中試線是國內(nèi)首家聚焦納米金屬氧化物型（MOR）先進(jìn)制程光刻膠研發(fā)與產(chǎn)業(yè)化的企業(yè)，產(chǎn)品涵蓋極紫外EUV、深紫外DUV及電子束光刻膠，可以用于制備亞10納米先進(jìn)制程芯片，性能指標(biāo)達(dá)到國際領(lǐng)先水平，填補(bǔ)了我國在該領(lǐng)域的空白。
AI芯片的突破不僅依賴于先進(jìn)制程，還需要先進(jìn)封裝技術(shù)的協(xié)同支持：芯片帶寬、功耗、集成密度面臨“功耗墻、內(nèi)存墻、成本墻”三重瓶頸，傳統(tǒng)工藝極難滿足需求。
先進(jìn)封裝因此應(yīng)運(yùn)而生，其憑借小型化、高密度、低功耗、異構(gòu)集成等能力，正從制造后段走向系統(tǒng)設(shè)計(jì)的前端。而從技術(shù)升級(jí)來看，隨著下游應(yīng)用算力密度不斷攀升，封裝形態(tài)正加速向Chiplet（芯粒）架構(gòu)、2.5D中介層與3D堆疊等高集成方案邁進(jìn)。
有業(yè)內(nèi)人士指出，封裝正處在快速發(fā)展階段，其中最大的增量來自于先進(jìn)封裝，如2.5D、3D封裝都圍繞著算力來進(jìn)行的。未來，圍繞算力布局的封裝在整體的占比可能從過去的27%增長到未來的40%以上。
AI智算中心的CPO新變局
在與2025集成電路（無錫）創(chuàng)新發(fā)展大會(huì)同期舉行的第十三屆半導(dǎo)體設(shè)備與核心部件展示會(huì)（CSEAC）上，記者觀察到，人工智能生態(tài)帶來的算力產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)成為產(chǎn)業(yè)人士熱議的話題。
在CSEAC期間的光電合封CPO及異質(zhì)異構(gòu)集成技術(shù)創(chuàng)新大會(huì)上，中國電科58所首席科學(xué)家于宗光指出，Chiplet將成為未來封測(cè)市場(chǎng)主流。同時(shí)，隨著Chiplet概念的興起，玻璃基板將在高端性能封裝領(lǐng)域內(nèi)掀起一場(chǎng)技術(shù)革命。
據(jù)Market.us數(shù)據(jù)，全球Chiplet市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)將從2023年的31億美元增至2033年的1070億美元左右，2024-2033年的預(yù)測(cè)區(qū)間復(fù)合年增長率為42.5%。其中，消費(fèi)電子領(lǐng)域在Chiplet市場(chǎng)中占主導(dǎo)地位，占據(jù)超過26%的份額。
對(duì)于AI智算中心來說，CPO（共封裝光學(xué)）技術(shù)的興起引起市場(chǎng)極大關(guān)注，主要聚焦點(diǎn)在于，這會(huì)不會(huì)顛覆行業(yè)現(xiàn)有格局？
在武漢光迅科技股份有限公司副總經(jīng)理馬衛(wèi)東看來，智算中心的光互聯(lián)主要有兩類，其一是Scale out，用于數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練和模型分階段訓(xùn)練，當(dāng)前主要是光模塊作為互連；其二是Scale up，用于將模型參數(shù)矩陣分解后進(jìn)行加速計(jì)算，當(dāng)前主要是銅纜互連。
馬衛(wèi)東表示，“隨著GPU性能的提升，需要從銅線轉(zhuǎn)向光來做互聯(lián)。如果用光模塊的話，由于功耗、散熱以及時(shí)延的問題，很難勝任，這個(gè)領(lǐng)域可能要用到CPO。但是Scale out領(lǐng)域，也就是服務(wù)器之間的互聯(lián)，仍然以光模塊為主。”
馬衛(wèi)東透露，現(xiàn)在CPO其實(shí)已經(jīng)有小批量的應(yīng)用了，從2025年到2030年，光模塊應(yīng)該還會(huì)有非常大的增長，在2030年，CPO預(yù)計(jì)會(huì)占據(jù)20%左右的份額。從市場(chǎng)來講，CPO和光模塊大概率在五年以內(nèi)是共存狀態(tài)。
不過，CPO實(shí)際應(yīng)用還面臨很多挑戰(zhàn)。馬衛(wèi)東表示，“就可靠性來說，熱集中、沒有標(biāo)準(zhǔn)；可維護(hù)性來說，不易維護(hù)，成本高；可生產(chǎn)性來講，良率要求高，產(chǎn)業(yè)鏈不成熟，加上非標(biāo)準(zhǔn)化，各家都不相同。”
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